12、构建自动化基础设施管道:从 Terraform 到 AWS 的实践指南

Terraform+AWS自动化部署实践

构建自动化基础设施管道:从 Terraform 到 AWS 的实践指南

1. Terraform 与不可变基础设施

Terraform 遵循不可变基础设施的原则,这使我们能够编写描述基础设施组件期望状态的代码。当应用代码时,Terraform 会销毁现有组件并以新形式重新创建,同时处理相关依赖对象。为实现这一过程,Terraform 需要跟踪状态,记录环境的当前状态,以便制定出达到目标状态的计划。状态管理必须谨慎进行,且使用该工具的所有人都需共享状态。有效的 Terraform 解决方案管理涵盖状态、配置文件以及整个解决方案的质量、安全性和可维护性。

2. 持续集成与持续交付(CI/CD)

不可变基础设施和基础设施即代码(IaC)使基础设施变更更具可预测性,但这些变更并非总是安全的。例如,网络的小改动可能意外导致生产环境中的负载均衡器崩溃,或者仅针对开发环境的变更意外进入生产环境并引发故障。

为降低这些风险,一种方法是对每次变更进行大量检查,但这会因验证工作而减缓变更速度,还可能导致问题发现滞后。更高效的方法是应用 DevOps 的 CI/CD 实践,即持续将变更集成到仓库中,持续测试变更并自动交付,目标是发布小的、可测试的变更,而非大量批量变更。

3. 理解 CI/CD

CI/CD 实践高度依赖工具,团队可借助工具更高效地对代码进行大量测试。通常需要多种工具来自动化软件和基础设施的集成与测试,因此我们使用管道工具来定义和管理 CI/CD 流程的步骤,确保每次代码变更都能以相同方式自动集成和交付。

关键决策
- 使用 CI/CD 管道应用系统

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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